基于AHP-FCE模型的制药废水处理技术综合评价

制药废水由于具有水质复杂、COD高、有毒有害物浓度高、可生化性差、色度高等特点,处理十分困难。目前制药废水处理技术种类较多,且各项技术均具有各自的特点。为选择合适的制药废水处理技术,构建了制药废水处理技术评价指标体系,确定了评价标准,并采用层次分析法与模糊综合评价法相结合的评价方法(AHP-FCE)对国家水体污染控制与治理科技重大专项(简称“水专项”)研发的13项制药废水处理技术进行了综合评价。结果表明:升流式厌氧污泥床-膜生物反应器(UASB-MBR)组合技术是制药废水处理较优的可行技术,其次为两级分离内循环厌氧反应器和复合氧反应器-好氧反应器(ABR-CASS)生物强化处理技术。研究结果可以为制药企业选择合适的废水处理技术提供支持。     

基于SSA-CNN的长距离矿浆管道临界流速预测

针对长距离矿浆管道临界流速计算难度大、传统经验公式预测精度低且适用性差等问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)-卷积神经网络(CNN)的矿浆管道临界流速预测模型。首先,分析矿浆管道临界流速的影响因素,选取4个主要影响因素作为模型特征;然后,利用SSA算法对CNN模型中的8个超参数进行迭代寻优,消除人为设置参数的不确定性;最后,将优化后的CNN模型用于临界流速的预测,以某一水平矿浆管道试验段为例进行实证研究。结果表明,SSA-CNN模型残差平方和为0.028 3,平均绝对百分误差为4.19%,平均绝对误差为0.054 0,与LSSVM、SSA-BP和CNN模型相比,该模型的预测精度更高,学习和泛化能力更强,为矿浆管道输送研究提供了一种新思路。     

大客流下城市轨道交通站点韧性评估及划分

为量化并提升城市轨道交通站点在大客流下的运营服务水平,以韧性为指标评估并划分了站点应对大客流的能力。首先,通过分析站点的3类乘客出行流线,考虑乘客在站点出行的便利性,提出了基于乘客在站出行时间的站点运营服务水平评价指标;接着,结合韧性三角理论,构建基于站点剩余运营服务水平的韧性指标评估,并运用模糊聚类分析法实现了站点韧性评估结果的划分;最后,评估了成都地铁各站点在早高峰大客流下的韧性。结果表明：早高峰期间站点的运营服务水平随时间呈3类变化趋势,分别对应于3类客流量分布;站点韧性与客流量及平均延误次数有关,1号线的站点因其客流量最大而拥有最差的韧性;聚类中心数的增加将加剧各类站点的重叠程度,成都地铁站点的韧性处于较低水平,着重关注1、2号线站点的运营有利于提升系统应对大客流的能力。     

M（∧,∨）型模糊综合评价法误判原因的探讨

Ｍ（∧，∨）型模糊综合评价法容易造成误判，现从数学上探讨误判的根本。认为此法不能客观，真实地反映环境质量状况，不宜用于环境质量评价。     

模糊综合评价在天然水体水质评价中的应用研究

采用模糊数学方法,对河网地区面源污染影响较大的代表性河流的水质状况进行综合评价研究。根据监测断面水质污染特点,确定了8个指标作为评价因子,建立了评价因素矩阵,计算出影响因子的权重。在此基础上,提出了模糊综合评价的水质级别,证明该河网地区的污染物主要是氮、磷和有机物。     

构建径向基函数神经网络模型预测沙尘暴对上海的影响

以全国47个城市的空气污染指数(API)为输入变量，翌日上海API值为响应输出，建立径向基函数神经网络模型预测沙尘暴影响上海的情况：结果表明，选取合适的模型结构可以取得较好的预测效果。     

模糊设计思想在模具设计中的应用初探

指出了传统设计方法和准则中的不合理性,以及这种不合理性对设计结果的影响,讨论了模糊设计思想应用于模具设计中的可行性,尤其对于编制模具的CAD专家系统和人工智能软件,应用模糊设计的概念更能达到软件的灵活性和实用性.     

基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法研究

为了解决当前碳汇计量方法存在计量误差、准确率低的问题,提出了基于BP神经网络的碳达峰目标下碳汇计量方法的研究。首先,基于碳达峰目标对碳汇数据进行预处理,获取准确度较高的碳汇数据;根据BP神经网络构建碳汇计量BP神经网络模型,输出碳汇数据集;然后综合考虑碳库选择指标,选择与碳汇数据集匹配的碳库;最后,实现碳达峰目标下碳汇计量的目标。实验证明,此种计量方法具有较高的拟合度,计算值与原值更加接近,相对误差在1.01%～1.71%,始终保持在2%以下,证明该方法的碳汇计量结果准确率较高。     

斜坡稳定性的二级模糊推断

根据对斜坡稳定性影响的大小,选取了七个主要因于,引用了山西明水河流域几个斜坡样点实测数据．应用模糊近似推论方法及信息分配原理,对斜坡稳定性进行了单因子灰色隶属度分析及综合二级模糊近似推论,该方法克服了传统单因子评价的弊端,能比较真实地反映实际,为布设护坡工程提供了理论依据。